札幌 9R 詳細AI予想

本レースの全馬 AI 評価と推奨馬券を掲載します。期待値プラスと判定した馬のみ買い目に含めています。

モデル

9R 札幌競馬場　発走 14:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マテンロウカナロア	横山和	実6.4	B△ A△勝率15% EV-6% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（127日ぶりの実戦）
前5走 10/04 3京都16R 9着/16頭+1.2秒 04/26 1福島56R 1着/15頭勝利 03/23 1阪神84R 6着/17頭+1.1秒 02/02 1京都26R 3着/11頭+0.2秒 01/18 1中京66R 5着/16頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ ローテーション 127日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 15.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 14.6% / 期待値 -6% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
2	ウヌボレヤサン	☆長浜	実70.7	B▽ A▽勝率2% EV+9% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調／183日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京56R 15着/16頭+2.7秒 12/06 5中京17R 6着/16頭+1.2秒 11/16 3福島43R 14着/15頭+2.5秒 04/20 1福島412R 14着/15頭+3.3秒 03/30 3中山27R 15着/16頭+4.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 183日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.5% / 期待値 +9% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
3	フクシマブリルハム	横山琉	実35.2	B▽ A▽勝率3% EV+2% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／105日ぶりの実戦）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.9% / 期待値 +2% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
4	ステラデルークス	横山武	実6.5	B△ A△勝率15% EV-4% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／127日ぶりの実戦）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 127日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.8% (オッズ暗示: 15.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 14.6% / 期待値 -5% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
5	ホウオウバローロ	石川倭	実13.3	B△ A△勝率8% EV+10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（126日ぶりの実戦）
前5走 08/17 1札幌88R 2着/13頭+0.1秒 07/20 1函館1212R 2着/13頭+0.1秒 07/13 1函館108R 2着/12頭+0.1秒 04/17 大井10R 9着/12頭+1.1秒 03/16 1阪神68R 9着/13頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.8% (オッズ暗示: 7.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 8.3% / 期待値 +10% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
6	デルマホダカ	▲遠藤	実90.5	B▽ A▽勝率2% EV+40% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／120日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山86R 8着/18頭+0.9秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 120日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.9% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.5% / 期待値 +40% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
7	イサギ	小沢	実27.6	B▽ A▽勝率5% EV+38% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／169日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5阪神11R 7着/16頭+0.8秒 11/23 4京都61R 7着/14頭+2.1秒 11/08 3福島13R 5着/15頭+1.5秒 10/04 3京都11R 4着/14頭+0.7秒 09/21 4阪神75R 8着/9頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 169日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +59% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 5.8% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 5.0% / 期待値 +39% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
8	サマーナイト	★河原田	実4.2	B◎ A○勝率17% EV-27% 詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（99日ぶりの実戦）
前5走 09/14 4阪神412R 7着/16頭+1.9秒 08/30 4中京312R 7着/12頭+1.5秒 06/29 2小倉212R 16着/16頭+2.7秒 04/27 2京都26R 8着/10頭+0.9秒 04/12 2阪神55R 7着/11頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -13% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 20.6% (オッズ暗示: 23.8%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.2% / 期待値 -28% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
9	チェイサー	▲佐藤	実3.9	B▲ A▲勝率15% EV-42% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山82R 7着/16頭+1.5秒 11/29 5東京72R 17着/18頭+1.8秒 09/07 2札幌61R 6着/8頭+1.0秒 08/30 2札幌32R 4着/7頭+1.8秒 08/09 1札幌55R 8着/11頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 113日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -31% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.8% (オッズ暗示: 25.6%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 14.6% / 期待値 -43% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
10	ブリオメンテ	武豊	実3.7	B○ A◎勝率17% EV-36% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（196日ぶりの実戦）
前5走 06/29 2小倉212R 11着/16頭+1.3秒 03/23 1阪神88R 2着/14頭+0.6秒 03/08 1阪神37R 7着/10頭+0.6秒 01/18 1中京67R 6着/12頭+0.8秒 06/16 4京都67R 6着/11頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 △ ローテーション 196日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.8% (オッズ暗示: 27.0%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 17.2% / 期待値 -36% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
11	シックスパック	◇古川奈	実51.3	B▽ A▽勝率2% EV+21% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／99日ぶりの実戦）
前5走 11/28 笠松11R 1着/8頭勝利 11/05 笠松4R 1着/12頭勝利 09/07 4阪神24R 9着/16頭+1.5秒 07/06 1函館86R 11着/12頭+2.7秒 06/21 3阪神56R 5着/14頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.4% / 期待値 +22% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。

AI評価 🌟◎鉄板本命 ◎本命 ○対抗 ▲注目 △押さえ ▽下位 ×推奨外／ 期待値 100円賭けたときの想定利益率／ オッズ 実=リアル取得済推定=推定オッズ

🎯 AIの本命

AI評価1位Aモデル ○

サマーナイト

騎手 ★河原田

単勝オッズ

4.2倍

AI期待値

-13%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:◎10ブリオメンテ

3.7倍

EV -34%

▲A:▲9チェイサー

3.9倍

EV -30%

出走馬全11頭

◎A:○8

サマーナイト

★河原田

4.2倍

-13%

›

○A:◎10

ブリオメンテ

武豊

3.7倍

-34%

›

▲A:▲9

チェイサー

▲佐藤

3.9倍

-30%

›

△A:△4

ステラデルークス

横山武

6.5倍

-4%

›

△A:△1

マテンロウカナロア

横山和

6.4倍

-34%

›

△A:△5

ホウオウバローロ

石川倭

13.3倍

-9%

›

▽A:▽7

イサギ

小沢

27.6倍

+59%

›

▽A:▽3

フクシマブリルハム

横山琉

35.2倍

-15%

›

▽A:▽11

シックスパック

◇古川奈

51.3倍

-21%

›

▽A:▽2

ウヌボレヤサン

☆長浜

70.7倍

+7%

›

▽A:▽6

デルマホダカ

▲遠藤

90.5倍

-17%

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。買い目は期待値プラスのみ推奨。

このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも見送り

9R 札幌競馬場　発走 14:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	マテンロウカナロア	横山和	実6.4	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（127日ぶりの実戦）
前5走 10/04 3京都16R 9着/16頭+1.2秒 04/26 1福島56R 1着/15頭勝利 03/23 1阪神84R 6着/17頭+1.1秒 02/02 1京都26R 3着/11頭+0.2秒 01/18 1中京66R 5着/16頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ ローテーション 127日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -6% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.6% (オッズ暗示: 15.6%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
2	ウヌボレヤサン	☆長浜	実70.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.7着と低調／183日ぶりの実戦）
前5走 12/20 5中京56R 15着/16頭+2.7秒 12/06 5中京17R 6着/16頭+1.2秒 11/16 3福島43R 14着/15頭+2.5秒 04/20 1福島412R 14着/15頭+3.3秒 03/30 3中山27R 15着/16頭+4.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 183日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
3	フクシマブリルハム	横山琉	実35.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／105日ぶりの実戦）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +2% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
4	ステラデルークス	横山武	実6.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／127日ぶりの実戦）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 127日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -5% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 14.6% (オッズ暗示: 15.4%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
5	ホウオウバローロ	石川倭	実13.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（126日ぶりの実戦）
前5走 08/17 1札幌88R 2着/13頭+0.1秒 07/20 1函館1212R 2着/13頭+0.1秒 07/13 1函館108R 2着/12頭+0.1秒 04/17 大井10R 9着/12頭+1.1秒 03/16 1阪神68R 9着/13頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 △ ローテーション 126日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 8.3% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
6	デルマホダカ	▲遠藤	実90.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／120日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山86R 8着/18頭+0.9秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 120日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +40% (妙味あり) AI 予想勝率 1.5% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
7	イサギ	小沢	実27.6	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／169日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5阪神11R 7着/16頭+0.8秒 11/23 4京都61R 7着/14頭+2.1秒 11/08 3福島13R 5着/15頭+1.5秒 10/04 3京都11R 4着/14頭+0.7秒 09/21 4阪神75R 8着/9頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 169日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 5.0% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
8	サマーナイト	★河原田	実4.2	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（99日ぶりの実戦）
前5走 09/14 4阪神412R 7着/16頭+1.9秒 08/30 4中京312R 7着/12頭+1.5秒 06/29 2小倉212R 16着/16頭+2.7秒 04/27 2京都26R 8着/10頭+0.9秒 04/12 2阪神55R 7着/11頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.2% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
9	チェイサー	▲佐藤	実3.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.7着と低調／113日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5中山82R 7着/16頭+1.5秒 11/29 5東京72R 17着/18頭+1.8秒 09/07 2札幌61R 6着/8頭+1.0秒 08/30 2札幌32R 4着/7頭+1.8秒 08/09 1札幌55R 8着/11頭+2.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 113日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 14.6% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
10	ブリオメンテ	武豊	実3.7	◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（196日ぶりの実戦）
前5走 06/29 2小倉212R 11着/16頭+1.3秒 03/23 1阪神88R 2着/14頭+0.6秒 03/08 1阪神37R 7着/10頭+0.6秒 01/18 1中京67R 6着/12頭+0.8秒 06/16 4京都67R 6着/11頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 6.7着 △ ローテーション 196日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.2% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
11	シックスパック	◇古川奈	実51.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率67%と好調／99日ぶりの実戦）
前5走 11/28 笠松11R 1着/8頭勝利 11/05 笠松4R 1着/12頭勝利 09/07 4阪神24R 9着/16頭+1.5秒 07/06 1函館86R 11着/12頭+2.7秒 06/21 3阪神56R 5着/14頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ▽ 前走実績前走 14着 (大敗) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ブリオメンテ

騎手武豊

単勝オッズ

3.7倍

AI期待値

-36%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○8サマーナイト

4.2倍

EV -27%

▲9チェイサー

3.9倍

EV -42%

出走馬全11頭

◎10

ブリオメンテ

武豊

3.7倍

-36%

›

○8

サマーナイト

★河原田

4.2倍

-27%

›

▲9

チェイサー

▲佐藤

3.9倍

-42%

›

△1

マテンロウカナロア

横山和

6.4倍

-6%

›

△4

ステラデルークス

横山武

6.5倍

-4%

›

△5

ホウオウバローロ

石川倭

13.3倍

+10%

›

▽7

イサギ

小沢

27.6倍

+38%

›

▽3

フクシマブリルハム

横山琉

35.2倍

+2%

›

▽11

シックスパック

◇古川奈

51.3倍

+21%

›

▽2

ウヌボレヤサン

☆長浜

70.7倍

+9%

›

▽6

デルマホダカ

▲遠藤

90.5倍

+40%

›

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